类方法调用twi

Question

我有以下代码。在

class DobleTSim():
    def __init__(self, bf, hw, tf, tw):
        self.bf = bf
        self.hw = hw  
        self.tf = tf
        self.tw = tw

    def m_in_maj(self):
        print('foo')
        return 2 * (self.bf * self.tf * (self.tf / 2 + self.hw / 2))


    def m_est_maj(self):
        return self.m_in_maj() / ((self.hw + 2 * self.tf) / 2)

A = DobleTSim(200, 500, 12, 12)

print(A.m_in_maj(), A.m_est_maj())

当我执行代码时，输出是：

^{pr2}$

如何避免两次执行“m_in_maj”方法？在

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另一个解决方案是使用属性和lru缓存装饰器。使用这个有缺点吗？。在

import functools

class DobleTSim():
    def __init__(self, bf, hw, tf, tw):
        self.bf = bf
        self.hw = hw  
        self.tf = tf
        self.tw = tw

    @property
    @functools.lru_cache()
    def m_in_maj(self):
        print('foo')
        self.a = 2 * (self.bf * self.tf * (self.tf / 2 + self.hw / 2))
        return self.a

    def m_est_maj(self):
        return self.m_in_maj / ((self.hw + 2 * self.tf) / 2)

Answer 1

你叫了两次。在结尾的print()中一次，在对m_est_maj的调用中一次。在

数学运算是一个相当便宜的运算。通过缓存结果，您可能不会获得有意义的性能提升。但如果你愿意的话，你可以这么做。您可以从__init__调用m_in_maj，并将结果保存到实例属性中，并引用该属性而不是函数调用。在

或者您可以让函数检查instance属性是否已经定义，在第一次调用时进行计算，然后在后续调用时返回。在

这是我看到的一种非常常见的一般方法：

class DobleTSim():
    def __init__(self, bf, hw, tf, tw):
        self.bf = bf
        self.hw = hw
        self.tf = tf
        self.tw = tw

    def m_in_maj(self):
        if not hasattr( self, '_m_in_maj_result'):
            print('foo')
            self._m_in_maj_result =  \
                2 * (self.bf * self.tf * (self.tf / 2 + self.hw / 2))
        return self._m_in_maj_result


    def m_est_maj(self):
        return self.m_in_maj() / ((self.hw + 2 * self.tf) / 2)

A = DobleTSim(200, 500, 12, 12)

print(A.m_in_maj(), A.m_est_maj())

基于How to know if an object has an attribute in Python，这样做可能更像Python：

^{pr2}$

Answer 2

您的m_in_maj方法在m_est_maj方法中调用：

def m_est_maj(self):
    return self.m_in_maj() / ((self.hw + 2 * self.tf) / 2)

相反，请给它一个可选参数，并仅在未传递此参数时调用m_in_maj：

^{pr2}$

然后，在调用m_est_maj时：

x = A.m_in_maj()
print(x, A.m_est_maj(x))